本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
基于机器学习的自动文本摘要工具，将一键解放你的双手，化身抓重点小能手，为你捕捉关键，排除冗余。
情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分，乐观的单词得分为 +1，悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情
《权力的游戏》第八季崩盘，在一片“烂尾结局”的评价声中落下了帷幕。采访身边很多剧迷的观后感，一位同事给的评价只有一句话：“书是一本好书”。
视频段落字幕（Video paragraph captioning）的目的是在未修剪的视频中描述多个事件。现有的方法主要通过事件检测和事件字幕两个步骤来解决问题。这种二阶段的方式使生成的段落的质量高度依赖于事件建议（event proposal）检测的准确性，然而事件建议检测也是一项具有挑战性的任务。
fgrep命令是用来搜索file参数指定的输入文件（缺省为标准输入）中的匹配模式的行。fgrep命令特别搜索Pattern参数，它们是固定的字符串。如果在File参数中指定一个以上的文件，fgrep命令将显示包含匹配行的文件。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-fgrep.html
下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。
机器之心专栏 机器之心编辑部 T2Ranking由超过 30 万的真实查询和 200 万的互联网段落构成，并且包含了由专业标注人员提供的 4 级细粒度相关性标注。 段落排序是信息检索领域中十分重要且具有挑战性的话题，受到了学术界和工业界的广泛关注。段落排序模型的有效性能够提高搜索引擎用户的满意度并且对问答系统、阅读理解等信息检索相关应用有所助益。在这一背景下，例如 MS-MARCO，DuReader_retrieval 等一些基准数据集被构建用于支持段落排序的相关研究工作。然而常用的数据集大部分都关注英文
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 你训练大模型用的是语言，还想获得 AGI？那肯定是永远也不行的。 「语言只承载了所有人类知识的一小部分；大部分人类知识、所有动物知识都是非语言的；因此，大语言模型是无法接近人类水平智能的，」这是图灵奖得主 Yann LeCun 对于人工智能前景的最新思考。 昨天，他与纽约大学博士后 Jacob Browning 合著的新文章发表在《NOEMA》上，引发了人们的讨论。 在文章中，作者讨论了当前流行的大规模语言模型，认为其存在明显的极限。
网络爬虫是指一种程序自动获取网页信息的方式，它能够自动化地获取互联网上的数据。通过使用网络爬虫，我们可以方便地获取到网络上的各种数据，例如网页链接、文本、图片、音频、视频等等。
摘要 NLP尚未解决的核心目标是，确保电脑理解文件回答理解问题。而通过机器学习系统，解决该问题的一大阻碍是：人类-注释数据的可用性有限。Hermann等人通过生成一个超过百万的实例（将CNN和日常邮件消息与他们自己总结的重点进行配对）来寻求解决方案，结果显示神经网络可以通过训练，提高在该任务方面的性能。本文中，我们对这项新的阅读理解任务进行了彻底的检测。我们的主要目标是，了解在该任务中，需要什么深度的语言理解。一方面，我们仔细的手动分析问题小的子集，另一方面进行简单的展示，在两个数据集中，细心的设计系统，就
您有没有想过程序员如何构建用于从网站中提取数据的网络抓取工具？如果你有，那么这篇文章就是专门为你写的。我们生活在一个数据驱动的世界已经不是什么新闻了，企业需要的大部分数据都只能找到。通过使用称为网络抓取工具的自动化机器人，您可以高速从网站中提取所需的数据。谷歌、雅虎、Semrush、Ahref 和许多其他数据驱动的网站都是如此。
在完成毕业论文（设计）期间的调研工作，主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。
选自Noema Magazine 作者：Jacob Browning、Yann LeCun 机器之心编译 编辑：泽南、小舟 你训练大模型用的是语言，还想获得 AGI？那肯定是永远也不行的。 「语言只承载了所有人类知识的一小部分；大部分人类知识、所有动物知识都是非语言的；因此，大语言模型是无法接近人类水平智能的，」这是图灵奖得主 Yann LeCun 对于人工智能前景的最新思考。 昨天，他与纽约大学博士后 Jacob Browning 合著的新文章发表在《NOEMA》上，引发了人们的讨论。 在文章中，作
在写毕设论文的时候发现Word的通配符查询非常方便，而且搜到了一篇不错的帖子，可供以后查阅。
这篇文章调查了大量（两百篇以上）的相关文献资料，对NLP领域中深度学习的技术和应用层面进行了综述与讨论，非常适合于想要快速了解该领域整体概貌的研究者。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个
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作者：Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。 返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。
只需要给定一句输入，AI 就能生成整首歌词。从押韵、流畅度、节奏方面，基本不逊于人类 Rapper。
这里使用Map来统计单词，并使用Set来查询是否为禁用词，若为禁用词则不加入Map中统计，最后遍历Map取出计数最大的单词。
使用 Flow 类型的指令十分类似于使用英语口语，基本上这些指令的单词只要看到就能猜到它的作用，尤其是学过编程的朋友对其中的某些单词一定很熟悉。
具备相同父元素的平级元素称之为兄弟元素，兄弟选择器用于基于当前元素，选择相邻或附近的有兄弟关系的其他元素
选自arXiv 作者：Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与：白悦、路雪 近日，谷歌大脑发布论文，提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法，该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务（如机器翻译）中取得了成功。最近，神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象（释义）文本摘要（Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016)）。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
所有机器学习（ML）项目的第一步都是收集所需的数据。本项目中，我们使用网页抓取技术来收集知识库数据。用 requests 库获取网页并使用 BeautifulSoup4.从网页中提取信息、解析 HTML 信息并提取段落。
那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
统计输入英文文章段落中不同单词（单词有大小写之分, 但统计时忽略大小写）各自出现的次数。 输入段落中所含单词的总数不超过100，最长单词的长度不超过20个字母.
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。
2019年底，Facebook、纽约大学、华盛顿大学和DeepMind的研究人员联合提出了SuperGLUE，这是人工智能的一个新基准，旨在总结多种语言任务的研究进展。
所有的 Python 脚本文件都应在文件头标上 #-*- coding:utf8 -*- 。设置编辑器，默认保存为 utf8 格式。
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。
英文作文的批改，以往完全依赖于教师的主观判断，既需要教师做大量重复性的工作，又难以规避批量批改中对细节错误的忽视。如何用机器又准又快的批改作文，给老师减负，就成了一个迫在眉睫的任务。
本文还是介绍一些基本内容, 关于插件使用, 可以查看完整配置 space-vim.
Markdown 是一种轻量级的标记语言，可用于在纯文本文档中添加格式化元素。Markdown 由 John Gruber 于 2004 年创建。它使用易读易写的纯文本格式编写文档，可与HTML混编，可导出 HTML、PDF 以及本身的 .md 格式的文件。因简洁、高效、易读、易写，Markdown被大量使用。
作为程序员，如果你不清楚 Markdown 估计没人敢相信，毫不夸张地说，Markdown 是目前世界上最受欢迎的标记语言之一，所以今天我就带领大家初步了解一下 Markdown 的魅力，带你快速上手 Markdown
听说最近大家都在看《欢乐颂》，这部热剧里，女性可谓是绝对的主角，22楼5个女房客的互动好像把男性角色们的风头都抢光了；但是热门剧中又总是不能缺了言情戏的点缀。所以，《欢乐颂》到底谁和谁堪称好闺蜜、谁和谁又最为般配呢？还是让文本挖掘为你揭晓吧…… 方法 要判断两个人的关系的密切程度，可以从他们接触的频率、交流的次数入手；反映到小说上，就是两个人出现在同一场景或同一事件里的次数很多。因此在实际分析时，我们假设一个段落是一个场景，出现在这个段落里的人物，彼此之间都是有关系的。基于这个假设，我们先对原著小说进行文
语言预训练模型在现有流行的阅读理解数据集上取得了惊人的效果，因此，现在是时候引入更复杂的数据集来推动该领域朝着更复杂推理的方向发展了。
时隔九月，OpenAI终于放出了旗下最强NLP模型GPT-2模型的完整代码，包含15亿参数。
你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？手动归纳总结耗费时间、枯燥乏味。文本自动摘要可以克服此类难题，帮你轻松归纳出一篇文章的中心思想。
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